[发明专利]基于机器学习的原发性肝癌术后复发风险预测方法及系统在审
| 申请号： | 202010333234.3 | 申请日： | 2020-04-24 |
| 公开（公告）号： | CN111554402A | 公开（公告）日： | 2020-08-18 |
| 发明（设计）人： | 李婕;陈云亮;曹元奎;刘传礼;杨红丽;芮法娟;张思敏;樊俊青 | 申请（专利权）人： | 山东省立医院 |
| 主分类号： | G16H50/30 | 分类号： | G16H50/30;G16H50/50;G16H50/70;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京金智普华知识产权代理有限公司 11401 | 代理人： | 杨采良 |
| 地址： | 250000 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明属于医学数据处理技术领域，公开了一种基于机器学习的原发性肝癌术后复发风险预测方法及系统，对数据集进行过滤，并计算各属性与患者复发情况的相关系数，进行特征选择，得到影响原发性肝癌术后复发的关键因素，构建基于机器学习的原发性肝癌术后复发风险数据处理模型；利用特征数据以及原始病例数据采用KNN方法利用训练数据上对模型进行训练并调整模型参数；利用测试数据对处理模型进行测试，并对数据处理结果进行评价，确定所述对基于机器学习的原发性肝癌术后复发风险数据处理模型的准确度；进行数据处理。本发明采用基于KNN的原发性肝癌术后复发风险数据处理方法，能达到相比于其他处理方法更好的预测效果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 机器 学习 原发性 肝癌 术后 复发 风险 预测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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